Matemáticos acusam OpenAI de atropelar suas pesquisas sobre Navier-Stokes

Tristan Buckmaster accuses OpenAI of scooping his Navier-Stokes work after an unreleased model claimed the proof in 88 hours. (Image: Shutterstock)
Tristan Buckmaster accuses OpenAI of scooping his Navier-Stokes work after an unreleased model claimed the proof in 88 hours. (Image: Shutterstock)

OpenAI afirma que um modelo ainda não lançado resolveu um dos sete Problemas do Milênio da matemática em 88 horas, e agora matemáticos acusam a empresa de ter atropelado trabalhos que ainda não haviam sido publicados.

Pontos-chave:

  • A OpenAI diz que cerca de 10.000 agentes de IA produziram uma prova de que as equações de fluidos podem quebrar em tempo finito.
  • Um professor da NYU alega que a empresa só iniciou o esforço após tomar conhecimento de seus resultados inéditos.
  • O Clay Mathematics Institute não aceitou a prova e continua listando o problema como em aberto.

Detalhes da alegada prova da OpenAI para Navier-Stokes

A empresa divulgou o resultado em 8 de setembro, alegando que um sistema interno, ainda não disponibilizado ao público, demonstrou que as equações de Navier-Stokes — que descrevem o movimento de fluidos — podem se romper em tempo finito.

Aproximadamente 10.000 agentes autônomos atacaram o problema em paralelo e chegaram a um argumento após 88 horas. O manuscrito resultante ultrapassa 160 páginas.

O esforço começou em 1º de setembro, depois que circularam rumores na OpenAI de que dois Problemas do Milênio teriam sido resolvidos por outros pesquisadores. Em seguida, o GPT-6 Astra passou mais 17 horas formalizando a prova em Lean, uma linguagem que verifica cada passo lógico, e executivos estimaram o custo da corrida em milhões de dólares.

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Tristan Buckmaster contesta o crédito

Tristan Buckmaster, professor de matemática na Universidade de Nova York (NYU), alegou que a OpenAI só passou a atacar o problema depois que informações sobre seus resultados inéditos chegaram à empresa. Ele vinha trabalhando havia quase um ano com Levent Alpöge, matemático que atua no laboratório rival Anthropic.

Ambos recorreram ao assistente Codex, da própria OpenAI, na montagem de suas provas, e os termos de uso permitem que a empresa treine seus modelos nessas interações, a menos que o usuário opte explicitamente por não compartilhar dados.

A dupla seguiu uma via extremamente específica dentro do problema, pouco explorada por outros grupos, o que, para Buckmaster, torna o timing da OpenAI suspeito. Segundo ele, o matemático da empresa Sébastien Bubeck teria proposto um “meio-termo” que retiraria parte do crédito de Alpöge, e depois questionado por que Buckmaster arriscaria a própria carreira.

A OpenAI nega que seus pesquisadores ou agentes tenham tido acesso ao trabalho da dupla antes da publicação. A empresa afirma que nenhum dado de usuário identificável foi utilizado diretamente no projeto. Reconhece, porém, que dados desidentificados provenientes do uso de seus produtos podem ter contribuído para treinar os modelos, embora sustente que as duas provas sejam substancialmente diferentes.

Clay Institute adia veredicto

Terence Tao, da UCLA, elogiou os resultados de Buckmaster e Alpöge, mas alertou que uma corrida competitiva movida por IA pode transformar a matemática em um jogo de metas numéricas, com pouco valor real.

Abhishek Saha, professor de matemática na Queen Mary University of London, classificou o episódio como o tipo de situação que os matemáticos em geral procuram evitar.

Martin Bridson, diretor do Clay Mathematics Institute, considerou o anúncio empolgante, mas sinalizou que o processo de revisão levará tempo. A instituição ainda lista o problema como não resolvido. O instituto elegeu sete problemas em 2000, cada um com prêmio de US$ 1 milhão. Desde então, apenas a conjectura de Poincaré foi solucionada, em 2003, pelo russo Grigori Perelman, que recusou o dinheiro.

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Alexey Bondarev

Alexey Bondarev é o Head de Conteúdo da Yellow.com, tendo coberto o setor de cripto nos últimos 10 anos. Ele é especializado em artigos de Pesquisa e Aprendizado aprofundados, com foco em reportagens analíticas, contexto da indústria e nas grandes forças que moldam o universo cripto, desde a era da IA e tecnologias de segurança até a inovação em fintech. Ele acredita que tudo o que é digital em breve superará tudo o que é analógico e está trabalhando intensamente para que isso se torne realidade.

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